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Record W2775286252 · doi:10.7202/1040266ar

Adaptations et résiliences des pratiques esclavagistes en Thaïlande et en Birmanie

2017· article· fr· W2775286252 on OpenAlexvenueno aff
Jacques Ivanoff, Supang Chantavanich, Maxime Boutry

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicAsian Geopolitics and Ethnography
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Parler d’esclavage moderne soulève des questions éthiques, religieuses, politiques et économiques. L’esclavage « traditionnel » est tellement complexe, pouvant même aller jusqu’à un esclavage « volontaire », aujourd’hui tout comme hier, que l’on a parlé de formes extrêmes de dépendance (Condominas 1998) pour définir cette catégorie sociale. L’histoire de l’Asie du Sud-Est a été sujette à la colonisation de territoires, suivant les affrontements d’États nations en formation qui, pour coloniser leurs terres, mettaient en esclavage les populations soumises. D’autres formes existaient, les serfs aux mains de seigneurs ou les esclaves pour dettes. Ces derniers peuvent être encore définis aujourd’hui comme des esclaves. D’une part, les autorités, malgré tous les efforts menés, ne peuvent éradiquer ce problème trop ancré culturellement et, d’autre part, les économies locales ont besoin de ces travailleurs-esclaves pour faire tourner leurs économies de manière compétitive, quitte à aller les chercher dans les pays voisins (la Thaïlande puise dans la main-d’oeuvre cambodgienne et birmane). Un paradoxe est évident. Comment supprimer l’esclavage alors que celui-ci est nécessaire à l’économie ? D’où il découle par exemple des difficultés de dialogue entre les États-Unis et la Thaïlande pour savoir dans quelle catégorie « Tier » mettre le Royaume de Thaïlande, qui malgré ses efforts pour lutter contre le trafic humain, mène une lutte plus déclarée qu’effective et est demeurée dans la catégorie infamante « Tier 3 » jusqu’au mois d’août 2016. Malgré les outils pertinents que représentent les ONG, les recherches, les commissions d’enquêtes et les sanctions (le « carton jaune » de l’Europe par exemple concernant les produits de la pêche venus de Thaïlande), cela ne suffit pas à éradiquer des pratiques tellement anciennes qu’elles sont inscrites dans la culture népotique de l’Asie du Sud-Est elle-même. Seules l’éducation et la pratique des petits pas permettront de remédier à ce problème, avec évidemment une redistribution des richesses, dont la lacune constitue un des piliers de l’archaïsme du Sud-Est asiatique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.053
Threshold uncertainty score0.105

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0000.004
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.234
GPT teacher head0.596
Teacher spread0.362 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2017
Admission routes1
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